Kostenloses Local Geogrid Tool

So funktioniert das Local Geogrid Tool

Google Maps Rankings schwanken drastisch innerhalb weniger Straßenzüge. Ein Zahnarzt rankt an der eigenen Adresse auf Platz 1 und verschwindet vier Kilometer weiter komplett aus den Top 20. Ein einzelner Rang-Check aus deinem IP lügt über die Realität — er zeigt dir, was Google DIR an DEINEM Standort ausliefert, nicht was ein Kunde auf der anderen Seite der Stadt sieht.

Dieses Tool behebt das. Du gibst ein Keyword plus einen Zentrumspunkt ein (Stadt, Adresse oder rohe Lat/Lng-Koordinaten), wählst eine Rastergröße und einen Scan-Radius, und das Tool fragt Google Maps an jedem Punkt parallel über DataForSEO ab. Jede Zelle zeigt das tatsächliche Top-3 Map Pack für genau diese GPS-Position. Mit einem Brand-Namen highlightet das Tool, wo du rankst, und berechnet deinen Share of Local Voice über das gesamte Grid.

Was ARP, ATRP und SoLV wirklich aussagen

ARP (Average Rank Position) ist dein Durchschnittsrang über alle Zellen, in denen du gefunden wurdest. ATRP (Average Top Rank Position) zählt nur Zellen, in denen du in den Top 3 bist — sagt dir also, wie stark du bist, wenn du überhaupt rankst. SoLV (Share of Local Voice) ist der prozentuale Anteil der Zellen, in denen du im Top-3 Map Pack bist. Diese drei Zahlen zusammen beschreiben deinen geografischen Footprint so, wie ein einzelner Rang-Check es nie könnte.

Ein Business mit ATRP 1.8 aber SoLV 20% rankt großartig, wo es rankt — hat aber einen kleinen Footprint. Eines mit ATRP 2.5 und SoLV 80% dominiert das Gebiet, auch wenn es nicht immer Platz 1 ist. Unterschiedliche Strategien, unterschiedliche Diagnosen.

Rastergröße und Radius machen zwei verschiedene Jobs

Jeder Scan kostet genau einen Credit, und du hast fünf pro Tag. Ein 3×3 bei 1 km kostet dasselbe wie ein 7×7 bei 50 km. Was sich hinter diesem einen Credit ändert, ist die Zahl der Google-Maps-Abfragen: die legt das Raster fest (5×5 feuert 25, 13×13 feuert 169), der Radius nie. Ein 7×7 feuert 49 Abfragen, egal ob die Punkte 800 Meter oder 17 Kilometer auseinanderliegen.

Für Service-Area-Businesses macht dieser Unterschied alles aus. Ein Dachdecker mit 40 km Einzugsgebiet lernt aus einem 14-km-Scan nichts, braucht aber auch keine 169 Messpunkte. Sieben mal sieben bei 25 km Radius deckt rund 117 km ab und kostet denselben einen Credit wie ein enger Stadtscan.

Also: erst den Radius aus deinem echten Einzugsgebiet ableiten, dann das Raster nur hochdrehen, wenn du darin feinere Auflösung brauchst. Enger Radius plus großes Raster beantwortet „auf welchen Straßen verliere ich“. Weiter Radius plus kleines Raster beantwortet „wie weit reicht meine Sichtbarkeit überhaupt“.

Warum das Tool herauszoomt, wenn deine Punkte weiter auseinanderliegen

Jeder Rasterpunkt ist eine Google-Maps-Suche an genau einer Koordinate, und jede Maps-Abfrage trägt einen Zoom-Level, der bestimmt, wie weit Google rundherum sucht. Früher schickte das Tool für jeden Scan fest Zoom 14. Bei Stadtabständen passt das, auf dem Land bricht es zusammen: ein Testpunkt 25 km außerhalb von Wien lieferte bei Zoom 14 überhaupt keine Treffer für „Dachdecker“, bei Zoom 11 dagegen 20 Betriebe. Die Betriebe waren die ganze Zeit da. Der Ausschnitt war zu klein, um sie zu sehen.

Der Zoom skaliert jetzt mit dem Abstand zwischen deinen Punkten. Größerer Abstand, größerer Ausschnitt. Der naheliegende Einwand lautet, dass Herauszoomen genau die geografischen Unterschiede einebnet, für die es dieses Tool gibt. Deshalb wurde er vor dem Ausrollen geprüft: über ein 50-km-Raster um Wien lieferten Nordwest-Ecke, Zentrum und Südost-Ecke drei Top-3-Listen ohne eine einzige Überschneidung. Google rankt auch im weiteren Ausschnitt nach Nähe.

Eine Konsequenz solltest du kennen: Zwei Scans lassen sich nur vergleichen, wenn beide dasselbe Raster und denselben Radius verwendet haben. Änderst du den Radius, ändert sich der Ausschnitt mit, und das kann Ränge verschieben.

Adresse, Stadt oder Koordinaten — nimm was du hast

Das Standort-Feld akzeptiert drei Input-Typen. Tippst du "München", löst das Tool über OpenStreetMap auf den Stadt-Schwerpunkt auf. Tippst du "Alexanderplatz 1, Berlin", auf genau diese Adresse. Tippst du "52.5200, 13.4050", überspringt das Tool das Geocoding komplett und nutzt deine Koordinaten direkt. Die dritte Option ist wichtig, wenn du Scans programmatisch fährst oder byte-genaue Reproduzierbarkeit zwischen Runs willst.

Local Geogrid vs. LocalFalcon

LocalFalcon ist der Industrie-Standard für Geogrid-Scans und kostet $24/Monat im Starter-Tarif. Beide Tools machen technisch dasselbe: Google Maps per SERP-Scraping-API mit präzisen Lat/Lng-Koordinaten abfragen, Top 20 pro Punkt sammeln, ARP/ATRP/SoLV berechnen. Lumina ist kostenlos mit 5 Scans pro Tag; mit deinem eigenen DataForSEO-Key in den Einstellungen sind es unbegrenzte. Für schweres Monitoring mit Scheduling, Alerts und Multi-Location-Management ist LocalFalcon vollständiger. Für einmalige Audits, Wettbewerber-Recherche oder Pre-Sales-Diagnostik ist Lumina schneller und kostet nichts.

Warum ein Geogrid besser ist als ein einzelner Rang-Check

Die meisten Rank-Tracker übergeben einen uule-Parameter an Googles normale Suche, um einen User in einer bestimmten Stadt zu simulieren. Das funktioniert für nationale Keywords. Für lokale Queries — alles, was implizit oder explizit an einen Standort gebunden ist — nutzt Googles Algorithmus die Herkunftskoordinaten der Suche als stärkstes Ranking-Signal nach der eigenen Business-Location. Zwei Suchen nach "Klempner in der Nähe" von gegenüberliegenden Enden derselben Stadt liefern unterschiedliche Ergebnisse. Ein Geogrid erfasst diese Varianz als Daten. Ein einzelner Check wirft sie weg.

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